knowledge-absorber

深度解析链接、文档或代码,生成“全能导师级”的教学笔记

安装方式
CLI
npx skills add https://github.com/YuJunZhiXue/StudyAnalysis-Skills --skill knowledge-absorber

使用 CLI 安装这个技能,并在你的工作区中直接复用对应的 SKILL.md 工作流。

最后更新于 6/16/2026

📚 Knowledge Absorber (知识吸收器)

License: MIT
Python: 3.8+
Version: 4.1.0

通用 AI 技能模块 | 适用于 Trae, Claude, Gemini, VS Code Copilot 等环境

🇺🇸 English | 🇨🇳 简体中文


Knowledge Absorber 是一个独立的“外挂大脑”模块。它赋予 AI 助手深度阅读、解析长文档并生成结构化知识晶体(Markdown + HTML)的能力。


🚀更新

v4.1.0 最新更新

  • 🎓 导师模式 (Mentor Mode):全新的交互式学习体验

    • 智能对话助手:在生成的 HTML 页面中,点击"打开导师模式"按钮,即可与 AI 导师实时对话
    • 上下文感知:导师模式完全理解当前知识卡片的内容,可以针对性地回答问题、深化理解
    • 本地 Relay 服务:通过 python scripts/mentor_relay.py 启动本地中继服务(默认端口 8760)
    • 多模型支持:兼容 OpenAI、Claude、Gemini 等任何 OpenAI 兼容的 API
    • 侧边栏设计:优雅的侧边栏界面,不干扰正文阅读,随时呼出随时关闭
    • 对话历史:保留完整的对话上下文,支持连续深入提问
  • 💡 深度链接分析:新增多源输入冲突对比功能,自动对比多源输入冲突,强化 AI 的事实校验能力

v4.0.0 之前的更新

  • 修复报错:修复 MAC 中 pywin32 报错。
  • ⚛️ 深度裂变模块 (Deep Fission):新增原子级矛盾分析与版本考据模块,用于揭示颠覆常识的结论(样式:.fission-section)。
  • 🔍 严格搜索内化 (Strict Filter):HTML 交互升级,搜索框现在会严格隐藏不匹配的内容块,而非仅高亮,提供专注阅读体验。
  • 🛡️ Mermaid 安全协议:内置语法自动修正机制,强制转义特殊字符,杜绝图表渲染崩溃。

支持功能

  • 支持多链接/文件同步抓取。
  • 实现具备高对比度色彩的实时状态追踪与彩色终端任务看板。
  • 新增 【💡 深度链接】 分析,自动对比多源输入冲突,强化 AI 的事实校验能力。

📂 跨平台移植指南 (Portability Guide)

本模块设计为 "文件夹级即插即用"
不同的 AI 助手通常会扫描项目根目录下的特定配置文件夹。为了让其他 AI (如 Claude 或 Gemini) 识别此技能,你只需要修改父目录的名称

📂 目录结构适配

假设你把 skills 文件夹放在项目根目录:

  1. 在 Trae 中使用 (默认):

    Project_Root/
    └── .trae/              <-- 保持原名
        └── skills/
            └── knowledge-absorber/
    
  2. 在 Claude Projects 中使用:

    • .trae 重命名为 .claude
    Project_Root/
    └── .claude/            <-- 重命名为 .claude
        └── skills/
            └── knowledge-absorber/
    
  3. 在 Gemini Advanced / AI Studio 中使用:

    • .trae 重命名为 .gemini
    Project_Root/
    └── .gemini/            <-- 重命名为 .gemini
        └── skills/
            └── knowledge-absorber/
    
  4. 在 VS Code (Copilot/Cline) 中使用:

    • .trae 重命名为 .vscode
    Project_Root/
    └── .vscode/            <-- 重命名为 .vscode
        └── skills/
            └── knowledge-absorber/
    

💡 核心原理:AI 助手通常有权限读取隐藏文件夹(以 . 开头)。只要路径正确,并明确指示 AI “使用这个技能”,它就能工作。


🛠️ 安装与使用 (Installation & Usage)

第一步:环境准备

确保你的电脑安装了 Python 3.8+。
knowledge-absorber 目录下运行:

pip install -r requirements.txt

第二步:何时调用 (When to Activate)

不要为简单的 Google 搜索使用此技能。请在以下“高认知负载”场景召唤它:

  1. 啃大部头:当你面对数百页的 PDF、技术框架文档(如 BMad, React 源码)或古籍时。
  2. 需要知识晶体:当你不仅要一个简单的总结,而是要生成可永久存档、排版精美的 HTML 卡片时。
  3. 多源交叉分析:当需要同时对比抓取多个不同平台的链接(如知乎 + 博客 + 官方文档)进行深度真理锚定时。

第三步:调用机制 (Workflow)

你不需要手动运行复杂的命令行,只需在对话中自然指令,AI 会自动代理执行:

  • 用户指令示例

    “帮我深度解析这个链接:https://docs.bmad-method.org/
    “读取 manual.pdf 并按【机械透镜】拆解生成知识卡片。”

  • AI 的执行逻辑

    1. 摄取:并发调用 scripts/content_ingester.py 抓取并清洗内容。
    2. 透镜分析:根据 SKILL.md 中的协议(如机械透镜、意义透镜)进行深度推理。
    3. 交付:自动生成 .md(深度笔记)和 .html(可视化卡片)文件。

📦 产出物 (Outputs)

该技能会自动生成两种格式的文件(位于 data/ 目录):

  1. Markdown 深度笔记 (.md)
    • 包含元数据、核心概念破冰、深度拆解、思维导图、避坑指南。
    • 支持”双文异构”(古文繁体/解释简体)或”技术栈模版”。
  2. HTML 可视化卡片 (.html)
    • 精美的排版,适合分享或作为知识库归档。
    • 支持深色/浅色模式适配,代码高亮与 Mermaid 导图完美显示。

🎓 导师模式详解 (Mentor Mode)

什么是导师模式?

导师模式是 Knowledge Absorber 的交互式学习功能,让你可以在浏览生成的知识卡片时,随时与 AI 导师对话,深化理解、解答疑惑。

核心特性

  1. 📚 上下文感知

    • 导师完全理解当前知识卡片的所有内容
    • 可以针对具体章节、概念进行深入讲解
    • 自动关联相关知识点
  2. 💬 智能对话

    • 支持连续多轮对话
    • 保留完整对话历史
    • 可以追问、深挖、举例
  3. 🎨 优雅界面

    • 侧边栏设计,不遮挡正文
    • 支持深色/浅色主题
    • 响应式布局,适配各种屏幕
  4. 🔌 灵活配置

    • 支持任何 OpenAI 兼容的 API
    • 可配置模型、温度、最大 token 等参数
    • 本地运行,数据安全

使用步骤

1. 启动 Relay 服务

knowledge-absorber 目录下运行:

python scripts/mentor_relay.py

你会看到:

Mentor relay listening on http://127.0.0.1:8760

💡 提示:Relay 服务是一个本地中继服务器,用于在浏览器和 AI 模型之间传递消息。它不会存储你的对话内容。

2. 打开知识卡片

在浏览器中打开生成的 knowledge_card.interactive.html 文件。

3. 配置 AI 连接

点击页面右上角的”打开导师模式”按钮,在侧边栏中:

  1. 选择 API 类型(OpenAI / Claude / Gemini / 自定义)
  2. 输入 API Key
  3. 选择模型(如 gpt-4、claude-3-5-sonnet 等)
  4. 点击”测试连接”确认配置正确

4. 开始对话

配置成功后,就可以在输入框中提问了!例如:

  • “请详细解释一下核心机制部分”
  • “这个概念和 XXX 有什么区别?”
  • “能举个实际应用的例子吗?”
  • “我在实践中遇到了 XXX 问题,该怎么办?”

典型使用场景

  1. 深化理解

    • 对某个概念不太理解,请导师用更简单的语言解释
    • 需要更多的例子来加深印象
  2. 扩展学习

    • 询问相关的知识点
    • 了解更深层次的原理
  3. 实战指导

    • 询问如何在实际项目中应用
    • 请教遇到的具体问题
  4. 对比分析

    • 对比不同技术方案的优劣
    • 了解历史演进和未来趋势

配置说明

支持的 API 类型

  • OpenAI:GPT-4、GPT-3.5 等
  • Claude:Claude 3.5 Sonnet、Claude 3 Opus 等
  • Gemini:Gemini Pro、Gemini Ultra 等
  • 自定义:任何兼容 OpenAI API 格式的服务

高级配置

在侧边栏的”高级设置”中,你可以调整:

  • Temperature:控制回答的创造性(0-2,默认 0.7)
  • Max Tokens:单次回答的最大长度(默认 2000)
  • System Prompt:自定义导师的角色和风格

注意事项

  1. Relay 服务必须运行

    • 如果没有启动 relay 服务,导师模式无法工作
    • 确保端口 8760 没有被占用
  2. API Key 安全

    • API Key 仅存储在浏览器本地(localStorage)
    • 不会上传到任何服务器
    • 建议使用有额度限制的 API Key
  3. 网络连接

    • 需要能够访问对应的 AI 服务 API
    • 如果使用国内网络,可能需要配置代理
  4. 仅用于阅读模式

    • 如果只是阅读知识卡片,不需要启动 relay 服务
    • 搜索、主题切换等功能不依赖 relay

故障排查

问题:点击”打开导师模式”没有反应

  • 检查 relay 服务是否正在运行
  • 检查浏览器控制台是否有错误信息

问题:测试连接失败

  • 检查 API Key 是否正确
  • 检查网络连接是否正常
  • 检查 API 端点 URL 是否正确

问题:对话响应很慢

  • 可能是模型负载较高,稍等片刻
  • 可以尝试切换到其他模型
  • 检查网络延迟

🤖 技能协议 (Skill Protocol)

核心逻辑定义在 SKILL.md 文件中。
如果你想修改 AI 的思考方式(例如修改解析的深度、改变输出风格),请直接编辑 SKILL.md


维护者: Little Code Sauce
版本: v4.1.0 (Mentor Mode Edition)